首先定位模型出现nan的地方,这里可以采用torch提供的set_detect_anomaly()和detect_anomaly()函数: torch.autograd.set_detect_anomaly(True)# 正向传播时:开启自动求导的异常侦测withautocast():#混合精度训练batch_out=model(data)# x, edge_index, edge_attr, u, batchbatch_loss=loss(batch_out,data.y)with...
混合精度训练是一种在深度学习模型训练过程中使用低精度浮点数(如半精度浮点数)来加速计算的技术。然而,由于浮点数的精度限制,当使用混合精度训练时,可能会出现NaN(Not a Number)损失的问题。 NaN损失是指在混合精度训练过程中,由于浮点数的精度不足,导致某些计算结果无法表示为有效的数字,从而产生了NaN值。NaN值会...
和使用float16混合精度计算相比,训练中用TF32不容易出现nan,代码也无痛不用改,虽然它不像Apex那样大幅度降低显存占用量,但是可以稍微提高训练效率。当然你也可以TF32和float16混合精度一起用,二者并不冲突。
为了防止梯度发生下溢,必须使用这些函数。随后,如果全部没有出现 Inf 或 NaN 值,则 LossScaleOptimizer.apply_gradients 会应用这些梯度。它还会更新损失标度,如果梯度出现 Inf 或 NaN 值,则会将其减半,而如果出现零值,则会增大损失标度。 @tf.function def train_step(x, y): with tf.GradientTape() as tape:...
混合精度训练（mixed precision training）可以让模型训练在尽量不降低性能的情形下提升训练速度，而且也可以...
在训练中，我最初使用了默认的float16半精度训练，但导致了loss值出现Nan。Nan意味着模型参数在推理过程中出现了异常。解决方法是在可能引发Nan的推理代码段前加上with autocast(dtype=torch.bfloat16)，将精度改为单精度，有助于防止Nan问题。如果上述方法无效，尝试将dtype改为torch.float32，或者考虑...
动态损失缩放的算法会从比较高的缩放因子开始(如2^24),然后开始进行训练迭代中检查数是否会溢出(Infs/Nans); 如果没有梯度溢出,则不进行缩放,继续进行迭代;如果检测到梯度溢出,则缩放因子会减半,重新确认梯度更新情况,直到数不产生溢出的范围内; 在训练的后期,loss已经趋近收敛稳定...
梯度缩放器scaler会将损失乘以一个可变的量。如果在梯度中观察到nan,则将倍数降低一半,直到nan消失,然后在没有出现nan的情况下,默认每2000步逐渐增加倍数。这样会保持梯度在FP16范围内,同时也防止梯度变为零。 训练不稳定的案例 尽管框架都尽了最大的努力,但PyTorch和TensorFlow中内置的工具都不能阻止在FP16中出现...
在出现nan时，通过调用相关函数可以大致判断是模型的前向传播（forward）阶段还是后向传播（backward）阶段出现了异常。通常情况下，nan主要出现在模型直接输出阶段。因此，我开始逐行检查网络模型，目标是找到引发nan的那行代码。经过检查，发现问题是出在某层多层感知机（MLP）中的一次线性运算（linear ...
缩放因子 (loss_scale) 一般都是框架自动确定的,只要没有发生 inf 或者 nan,loss_scale 越大越好。因为随着训练的进行,网络的梯度会越来越小,更大的 loss_scale 可以更加充分地利用 FP16 的表示范围。 FP32 权重备份 为了实现 FP16 的训练,我们需要把模型权重和输入数...